package com.atguigu.kafka.producer;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;

import java.util.Properties;

/**
 * @author: malichun
 * @date 2022/5/17 0017 21:29
 */
public class CustomProducerCallbackPartitions {

    public static void main(String[] args) {
        // 1. 创建kafka生产者配置对象
        Properties properties = new Properties();
        // 2. 给kafka配置对象添加信息： bootstrap.servers
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.1.12:9092,192.168.1.12:9093,192.168.1.12:9094");
        // key, value序列化（必须）： key.serializer, value.serializer
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        // 关联自定义分区器
        //com.atguigu.kafka.producer.MyPartitioner
        properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG, MyPartitioner.class.getName());

        // 3. 创建kafka生产者对象
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);
        // 4.调用send方法，发送消息
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            // 这边指定partition
            // 指定数据发送到 1 号分区，key 为空（IDEA 中 ctrl + p 查看参数）
             kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", 1, "", "atguigu " + i), new Callback() {

            // 没有指定partition， 但是指定了key的情况下， 分区器使用key的hashcode对分区数取模
            // kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", "f", "atguigu " + i), new Callback() {
//            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", "hello " + i), new Callback() {
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
                    if (exception == null) {
                        // 没有异常， 输出信息到控制台
                        System.out.println(" 主 题 ： " + metadata.topic() + " -> " + "分区：" + metadata.partition() + " -> 偏移量：" + metadata.offset());
                    }
                }
            });
            // 测试默认分区
            try {
                Thread.sleep(200);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        // 5.关闭资源
        kafkaProducer.close();


    }

}
